Nous présentons une recherche en ingénierie des connaissances appliquée aux prédicats linguistiques et aux définitions lexicographiques de la théorie Sens-Texte (TST). Notre méthodologie comporte trois étapes. 1. Nous montrons en quoi la conceptualisation de la TST devrait être étendue pour faciliter sa formalisation. Nous justifions la nécessité de définir un niveau sémantique profond (SemP) à base de graphes. Nous y définissons la notion de type d'unité sémantique profonde et sa structure actancielle, de sorte que leur organisation hiérarchique puisse correspondre à une hiérarchie de sens au sein de laquelle ces structures actancielles sont héritées et spécialisées. Nous reconceptualisons les définitions lexicographiques au niveau SemP, et au niveau du dictionnaire. Finalement, nous présentons un prototype d'éditeur de définitions basé sur la manipulation directe de graphes. 2. Nous proposons un formalisme de représentation des connaissances adapté à cette conceptualisation. Nous démontrons que les logiques de description et le formalisme des Graphes Conceptuels ne sont pas adaptés, et nous construisons alors un nouveau formalisme, dit des Graphes d'Unités. 3. Nous étudions l'opérationnalisation du formalisme des Graphes d'Unités. Nous lui associons une sémantique formelle basée sur la théorie des modèles et l'algèbre relationnelle, et montrons que les conditions de décidabilité du raisonnement logique correspondent aux intuitions des lexicographes. Nous proposons également une implémentation du formalisme avec les standards du web sémantique, ce qui permet de profiter des architectures existantes pour l'interopérationnalisation sur le web des données lexicales liées.

Nous présentons une recherche en ingénierie des connaissances appliquée aux prédicats linguistiques et aux définitions lexicographiques de la théorie Sens-Texte (TST). Notre méthodologie comporte trois étapes. 1. Nous montrons en quoi la conceptualisation de la TST devrait être étendue pour faciliter sa formalisation. Nous justifions la nécessité de définir un niveau sémantique profond (SemP) à base de graphes. Nous y définissons la notion de type d'unité sémantique profonde et sa structure actancielle, de sorte que leur organisation hiérarchique puisse correspondre à une hiérarchie de sens au sein de laquelle ces structures actancielles sont héritées et spécialisées. Nous reconceptualisons les définitions lexicographiques au niveau SemP, et au niveau du dictionnaire. Finalement, nous présentons un prototype d'éditeur de définitions basé sur la manipulation directe de graphes. 2. Nous proposons un formalisme de représentation des connaissances adapté à cette conceptualisation. Nous démontrons que les logiques de description et le formalisme des Graphes Conceptuels ne sont pas adaptés, et nous construisons alors un nouveau formalisme, dit des Graphes d'Unités. 3. Nous étudions l'opérationnalisation du formalisme des Graphes d'Unités. Nous lui associons une sémantique formelle basée sur la théorie des modèles et l'algèbre relationnelle, et montrons que les conditions de décidabilité du raisonnement logique correspondent aux intuitions des lexicographes. Nous proposons également une implémentation du formalisme avec les standards du web sémantique, ce qui permet de profiter des architectures existantes pour l'interopérationnalisation sur le web des données lexicales liées. / We present our research in applying knowledge engineering to linguistic predicates and lexicographic definitions of the Meaning-Text Theory (MTT). We adopt a three-step methodology. 1. We first show how the MTT conceptualization should be extended to ease its formalization. We justify the need of defining a new graph-based deep semantic level. We define the notion of deep semantic unit types and its actantial structure, so that their hierarchical organization may correspond to a hierarchy of meanings, inside which actantial structures are inherited and specialized. We re-conceptualize lexicographic definitions at the deep semantic level, and at the level of dictionaries. Finally, we present a definition editor prototype based on graph direct manipulation, which will allow us, in future work, to integrate our formal model into explanatory combinatorial lexicographic projects. 2. We then propose a knowledge representation formalism (KR) adapted for this conceptualization. We demonstrate that Description Logics and the Conceptual Graphs formalism do not fit our needs. This leads us to construct a new knowledge representation formalism: the Unit Graphs formalism. 3. Finally, we operationalize the Unit Graphs formalism. We assign it a formal semantic model, which we create based on model theory and relational algebra. We then show that the reasoning decidability conditions match the intuitions that lexicographers have. We also provide an implementation using semantic web standards, which enable us to use existing architectures for sharing, interoperability, and knowledge querying over the web of lexical linked data.

Le récent essor des algorithmes d'apprentissage automatique a rendu les méthodes de Traitement Automatique des Langues d'autant plus sensibles à leur facteur le plus limitant : la qualité des systèmes repose entièrement sur la disponibilité de grandes quantités de données, ce qui n'est pourtant le cas que d'une minorité parmi les 7.000 langues existant au monde. La stratégie dite du transfert cross-lingue permet de contourner cette limitation : une langue peu dotée en ressources (la cible) peut être traitée en exploitant les ressources disponibles dans une autre langue (la source). Les progrès accomplis sur ce plan se limitent néanmoins à des scénarios idéalisés, avec des ressources cross-lingues prédéfinies et de bonne qualité, de sorte que le transfert reste inapplicable aux cas réels de langues peu dotées, qui n'ont pas ces garanties. Cette thèse vise donc à tirer parti d'une multitude de sources et ressources cross-lingues, en opérant une combinaison sélective : il s'agit d'évaluer, pour chaque aspect du traitement cible, la pertinence de chaque ressource. L'étude est menée en utilisant l'analyse en dépendance par transition comme cadre applicatif. Le cœur de ce travail est l'élaboration d'un nouveau méta-algorithme de transfert, dont l'architecture en cascade permet la combinaison fine des diverses ressources, en ciblant leur exploitation à l'échelle du mot. L'approche cross-lingue pure n'étant en l'état pas compétitive avec la simple annotation de quelques phrases cibles, c'est avant tout la complémentarité de ces méthodes que souligne l'analyse empirique. Une série de nouvelles métriques permet une caractérisation fine des similarités cross-lingues et des spécificités syntaxiques de chaque langue, de même que de la valeur ajoutée de l'information cross-lingue par rapport au cadre monolingue. L'exploitation d'informations typologiques s'avère également particulièrement fructueuse. Ces contributions reposent largement sur des innovations techniques en analyse syntaxique, concrétisées par la publication en open source du logiciel PanParser, qui exploite et généralise la méthode dite des oracles dynamiques. Cette thèse contribue sur le plan monolingue à plusieurs autres égards, comme le concept de cascades monolingues, pouvant traiter par exemple d'abord toutes les dépendances faciles, puis seulement les difficiles. / As a result of the recent blossoming of Machine Learning techniques, the Natural Language Processing field faces an increasingly thorny bottleneck: the most efficient algorithms entirely rely on the availability of large training data. These technological advances remain consequently unavailable for the 7,000 languages in the world, out of which most are low-resourced. One way to bypass this limitation is the approach of cross-lingual transfer, whereby resources available in another (source) language are leveraged to help building accurate systems in the desired (target) language. However, despite promising results in research settings, the standard transfer techniques lack the flexibility regarding cross-lingual resources needed to be fully usable in real-world scenarios: exploiting very sparse resources, or assorted arrays of resources. This limitation strongly diminishes the applicability of that approach. This thesis consequently proposes to combine multiple sources and resources for transfer, with an emphasis on selectivity: can we estimate which resource of which language is useful for which input? This strategy is put into practice in the frame of transition-based dependency parsing. To this end, a new transfer framework is designed, with a cascading architecture: it enables the desired combination, while ensuring better targeted exploitation of each resource, down to the level of the word. Empirical evaluation dampens indeed the enthusiasm for the purely cross-lingual approach -- it remains in general preferable to annotate just a few target sentences -- but also highlights its complementarity with other approaches. Several metrics are developed to characterize precisely cross-lingual similarities, syntactic idiosyncrasies, and the added value of cross-lingual information compared to monolingual training. The substantial benefits of typological knowledge are also explored. The whole study relies on a series of technical improvements regarding the parsing framework: this work includes the release of a new open source software, PanParser, which revisits the so-called dynamic oracles to extend their use cases. Several purely monolingual contributions complete this work, including an exploration of monolingual cascading, which offers promising perspectives with easy-then-hard strategies.